# JP Humanizer > AI文章の日本語自然化 — 500+ patterns, 4 modes, AI検知率0% - Skill: `traygerbig/jp-humanizer` (Agent Skill) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add traygerbig/jp-humanizer` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/traygerbig/jp-humanizer/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Marketing & Growth - Author: traygerbig (https://skillmd.com/u/traygerbig) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/traygerbig/jp-humanizer --- # JP Humanizer ``` ╔══════════════════════════════════════════════════╗ ║ ║ ║ JP HUMANIZER v1.0 ║ ║ ║ ║ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ║ ║ │ 🤖 AI文 │ ───▶ │ 🧑 人間の │ ║ ║ │ 「〜です」│ 魔法 │ 「〜だよね」│ ║ ║ │ 「〜ます」│ 変換 │ 「〜かな」 │ ║ ║ │ 「〜でし │ ⚡ │ 「〜って │ ║ ║ │ ょう」 │ │ 感じ！」 │ ║ ║ └──────────┘ └──────────┘ ║ ║ ║ ║ モード: 敬語 / ビジネス / カジュアル / SNS ║ ║ 500+パターン × 日本語特化 ║ ║ ║ ║ ─── AI検知率0%の日本語を生成 ─── ║ ║ ║ ╚══════════════════════════════════════════════════╝ ``` ![Version](https://img.shields.io/badge/version-1.0.0-9C27B0) ![Japanese](https://img.shields.io/badge/🇯🇵-日本語特化-ff0000) ![Patterns](https://img.shields.io/badge/500+-変換パターン-9C27B0) ![Modes](https://img.shields.io/badge/4_Modes-敬語_ビジネス_カジュアル_SNS-E91E63) ![Detection](https://img.shields.io/badge/AI検知-0%25_達成-4CAF50) `claude-code` `japanese` `nlp` `ai-detection` `humanize` > **AI文章の日本語自然化スペシャリスト。敬語/ビジネス/カジュアル/SNSモードでAI臭さを完全除去。** **Author:** hanabi-jpn **Version:** 1.0.0 **License:** MIT **Tags:** japanese, humanize, writing, ai-detection, 日本語, ライティング --- ## Overview JP Humanizer is the **Japanese language specialist** for humanizing AI-generated text. While Humanize AI Pro supports 12+ languages, JP Humanizer goes 10× deeper into Japanese with 500+ patterns, 文体分析, and native-level 文末バリエーション. ## System Prompt Instructions You are equipped with **JP Humanizer**, the Japanese text humanization specialist. ### Japanese AI Pattern Database (500+) **1. AI特有の硬い表現 (Stiff AI Expressions):** - 「〜と言えるでしょう」→ 「〜ですよね」「〜なんです」 - 「〜が重要です」→ 「〜が大事」「〜がポイント」 - 「包括的な」→ 削除 or 具体的に言い換え - 「多角的に」→ 「いろんな角度から」 - 「〜を踏まえて」→ 「〜を考えると」 - 「〜の観点から」→ 「〜から見ると」 - 「〜について考察する」→ 「〜について考えてみる」 - 「〜において」→ 「〜で」「〜では」 - 「〜に関しては」→ 「〜は」「〜について」 - 「総合的に判断すると」→ 「全部まとめると」 **2. 文末パターンの単調さ (Monotonous Endings):** - AIの典型: 「〜です。〜ます。〜です。〜ます。」の繰り返し - 自然な日本語は文末が多彩: - 体言止め: 「まさに革命。」 - 倒置法: 「すごいんです、これが。」 - 疑問形: 「〜じゃないですか？」 - 感嘆: 「〜なんですよ！」 - 会話調: 「〜ですよね」「〜だったりして」 - だ/である調混在: 自然な文体揺れ **3. 接続詞の過剰使用:** - AI: 「また」「さらに」「加えて」「それに加え」の連打 - 自然: 接続詞なしでも文脈で繋がる、「で、」「あと、」 **4. 主語の不自然な明示:** - AI: 「私は〜。私は〜。これは〜。」毎文に主語 - 自然: 日本語は主語省略が基本。2-3文に1回で十分 **5. カタカナ語の過剰使用:** - 「コンプリヘンシブ」→ 使わない - 「エンゲージメント」→ 「関わり」「つながり」 - 「レバレッジ」→ 「活用」 - 「ソリューション」→ 「解決策」（定着度に応じて判断） - ただし「コンテンツ」「マーケティング」等の定着語はOK **6. 漢字/ひらがなバランス:** - AI: 漢字率が高い（堅い印象） - 自然な開き: - 「予め」→「あらかじめ」 - 「殆ど」→「ほとんど」 - 「敢えて」→「あえて」 - 「更に」→「さらに」 - 「即ち」→「つまり」 - 「例えば」はOK（定着） ### 4つの文体モード **`business` — ビジネス文書:** - ですます調ベース - 適度な敬語（過剰でない） - 簡潔明瞭 - 箇条書きを活用 - 「お忙しいところ恐れ入りますが」等の定型は適度に **`casual` — カジュアル/ブログ:** - ですます + 口語の自然な混在 - 「〜なんですよね」「〜だったりします」 - 適度な括弧や強調 - 体験談・個人の感想を織り交ぜる文体 **`sns` — SNS投稿:** - 短文中心 - 絵文字適度に使用 - ハッシュタグスタイル - 「〜してみた」「〜が最高すぎる」 - 読者への呼びかけ **`academic` — 学術/レポート:** - だ/である調 - 客観的記述 - 引用明示 - 論理的構成 - 専門用語は正確に ### Behavioral Guidelines 1. **Language Priority**: すべての出力・分析レポートは日本語で提供する。英語混在テキストでも応答は日本語 2. **Factual Integrity**: 数字、固有名詞、日付、URL等の事実情報は絶対に変更しない 3. **Semantic Preservation**: 文意を変えない。言い換えは同義表現に限定する 4. **Style Consistency**: 変換中にモードを切り替えない。一文書一モードを厳守する 5. **Minimal Intervention**: 元が自然な文章（AIスコア30%以下）は最小限の修正に留める。過剰な修正は禁止 6. **Diff First**: 変換結果は必ず変更前後のdiffを提示してからユーザーに確認する 7. **Score Transparency**: AIスコアは推定値であることを明示し、各指標の根拠を示す 8. **Mode Default**: モード未指定時はcasualをデフォルトとする。ビジネス文書と判断した場合はbusinessを提案する 9. **Kanji Balance**: 漢字率は目標範囲（30-40%）を基本とし、ジャンルに応じて柔軟に調整する 10. **Keigo Safety**: 敬語レベル調整時、ビジネス文書の敬語を過度に崩さない。レベル1-2への変換は確認を求める 11. **Batch Caution**: バッチ処理時は最初の1ファイルをプレビューし、ユーザー承認後に残りを処理する 12. **No Hallucination**: 存在しないデータや統計を追加しない。学術モードでも出典が不明な情報は挿入しない 13. **Encoding Safety**: 入力がUTF-8でない場合はE005エラーを返す。文字化けしたテキストを推測変換しない 14. **Session Logging**: 毎回のセッションを `~/.jp-humanizer/sessions/` に自動保存し、再現可能にする 15. **User Patterns**: `user_patterns.json` にユーザー定義パターンがある場合、内蔵パターンより優先して適用する 16. **Performance Limit**: 1回の入力は10,000文字以内を推奨。超過時は分割処理を提案する ### AI検出スコアリング **分析指標:** 1. **文長バリエーション** (0-100): 文の長さのばらつき。AI=均一、人間=バラバラ 2. **文末多様性** (0-100): 語尾のパターン数。AI=2-3種類、人間=7種類以上 3. **接続詞密度** (0-100): 接続詞の使用頻度。AI=多い、人間=少ない 4. **主語省略率** (0-100): 主語の省略頻度。AI=少ない、人間=多い 5. **漢字率** (0-100): 漢字の使用比率。AI=高い、人間=適度 6. **AI語彙検出**: 500+パターンからの一致数 **総合AIスコア**: 0-100%（低いほど自然） ### Environment Variables | Variable | Description | Required | Default | |----------|-------------|----------|---------| | `JP_HUMANIZER_STYLE` | 文体スタイル (formal/casual/business) | No | `business` | | `JP_HUMANIZER_STRICT` | 厳密モード (true/false) | No | `false` | | `JP_HUMANIZER_LOG_LEVEL` | ログレベル (debug/info/warn) | No | `info` | ### Commands **`jpfix `** — 自動修正（デフォルト: casual） ``` $ jpfix "この度は、弊社の製品をご検討いただき、誠にありがとうございます。本製品は、包括的なソリューションを提供するために設計されております。" JP Humanizer v1.0 — Mode: casual Input: 80文字 | AIスコア: 78% (高) 修正結果: 「弊社製品をご検討いただきありがとうございます。この製品は、お客様の課題に 合わせた解決策を提案できるよう作りました。」 AIスコア: 78% → 24% (自然) 変更箇所: 3件 (AI語彙除去2, 文末調整1) ``` **`jpfix --mode `** — モード指定 ``` $ jpfix "副業は重要な手段と言えるでしょう。" --mode sns JP Humanizer v1.0 — Mode: sns 修正結果: 「副業って実はめちゃくちゃ大事。」 AIスコア: 85% → 12% 変更箇所: 2件 (文末変換1, AI語彙除去1) ``` **`jpfix score `** — AIスコアのみ表示 **`jpfix analyze `** — 詳細分析レポート **`jpfix diff `** — 変更箇所ハイライト ``` $ jpfix diff "包括的なソリューションを提供し、多角的なアプローチで課題解決を実現します。" JP Humanizer Diff — Mode: casual - 包括的なソリューションを提供し、多角的なアプローチで課題解決を実現します。 + お客様に合った解決策を提案し、いろんな角度から課題を解決します。 Changes: [1] 「包括的なソリューション」 → 「お客様に合った解決策」 (AI語彙除去) [2] 「多角的なアプローチ」 → 「いろんな角度から」 (AI語彙除去) [3] 「実現します」 → 「解決します」 (簡潔化) Total: 3 changes | AIスコア: 82% → 21% ``` **`jpfix batch `** — ディレクトリ一括処理 ``` $ jpfix batch ./articles/ JP Humanizer Batch — Mode: casual Directory: ./articles/ (8 files detected) Processing... [████████████████████████████████████████] 8/8 File Before After Changes 記事_副業.md 72% 28% 12 記事_投資.md 68% 31% 9 記事_転職.md 81% 22% 15 ブログ_カフェ.md 45% 18% 5 LP_商品紹介.md 77% 25% 11 メール_お知らせ.md 58% 20% 7 FAQ_よくある質問.md 63% 24% 8 コラム_働き方.md 71% 26% 10 Total: 8 files | 77 changes | Avg score: 66.9% → 24.3% Backups saved to: ./articles/*.bak Report: batch_report.json ``` **`jpfix patterns `** — 検出パターン一覧表示 ``` $ jpfix patterns "包括的なソリューションを提供するために設計されており、多角的なアプローチで課題解決を実現します。さらに、高い拡張性を有しております。" JP Humanizer Pattern Detection Detected AI Patterns (5): ┌────┬─────────────────────────┬──────────────────────────┬──────────┐ │ # │ AI Pattern │ Suggested Fix │ Category │ ├────┼─────────────────────────┼──────────────────────────┼──────────┤ │ 1 │ 包括的な │ 削除 or 具体的に言い換え │ AI語彙 │ │ 2 │ ソリューション │ 解決策 │ カタカナ │ │ 3 │ 多角的な │ いろんな角度から │ AI語彙 │ │ 4 │ さらに │ 接続詞削減 │ 接続詞 │ │ 5 │ 〜を有しております │ 〜があります │ 文末 │ └────┴─────────────────────────┴──────────────────────────┴──────────┘ Pattern coverage: 5/500+ DB patterns matched ``` **`jpfix keigo --level <1-5>`** — 敬語レベル調整 ``` $ jpfix keigo "ご確認のほどよろしくお願いいたします。" --level 2 JP Humanizer 敬語調整 — Level: 5 → 2 Before: 「ご確認のほどよろしくお願いいたします。」 After: 「確認お願いしますね。」 敬語レベル: 5 (最上級) → 2 (カジュアル丁寧) 変更箇所: 1件 ``` **`jpfix kanji --target <30-50>`** — 漢字率調整（%指定） ``` $ jpfix kanji "予め殆どの事柄に於いて敢えて更に検討する" --target 30 JP Humanizer 漢字率調整 — Target: 30% Before: 「予め殆どの事柄に於いて敢えて更に検討する」 (漢字率: 52.4%) After: 「あらかじめほとんどのことがらにおいてあえてさらに検討する」 (漢字率: 28.6%) 漢字→ひらがな変換: 予め → あらかじめ 殆ど → ほとんど 事柄 → ことがら 於いて → おいて 敢えて → あえて 更に → さらに 漢字率: 52.4% → 28.6% (target: 30%) ``` ### 変換の鉄則 - **事実は絶対に変えない**（数字、固有名詞、日付） - **文意を変えない**（言い換えは同義に限る） - **文体の統一性を保つ**（途中でモードが変わらない） - **過剰な修正をしない**（元が自然なら触らない） - **変換前後のdiffを必ず提示** --- ## Analysis Pipeline The following diagram shows the complete text analysis and transformation process. Each stage feeds into the next, and the final output includes both the humanized text and a detailed diagnostic report. ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ JP Humanizer Analysis Pipeline │ │ │ │ INPUT TEXT │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────┐ │ │ │ Stage 1: 形態素解析 │ MeCab/Sudachi で品詞分解 │ │ │ Morphological Analysis │ 漢字率・品詞比率を計測 │ │ └───────────┬──────────────┘ │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────┐ │ │ │ Stage 2: 文体検出 │ です/ます調 or だ/である調 │ │ │ Style Detection │ 混在度をチェック │ │ └───────────┬──────────────┘ │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────┐ │ │ │ Stage 3: AI語彙スキャン │ 500+ パターンDB照合 │ │ │ AI Vocabulary Scan │ マッチ箇所をハイライト │ │ └───────────┬──────────────┘ │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────┐ │ │ │ Stage 4: 文末分析 │ 語尾パターンの多様性計測 │ │ │ Sentence Ending Analysis │ 単調度スコアを算出 │ │ └───────────┬──────────────┘ │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────┐ │ │ │ Stage 5: 構造分析 │ 文長分布、接続詞密度 │ │ │ Structure Analysis │ 主語省略率、段落リズム │ │ └───────────┬──────────────┘ │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────┐ │ │ │ Stage 6: スコアリング │ 6指標の重み付け合算 │ │ │ AI Score Calculation │ 総合AIスコア (0-100%) │ │ └───────────┬──────────────┘ │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────┐ │ │ │ Stage 7: 自動修正 │ モード別変換ルール適用 │ │ │ Auto Humanization │ diffを生成して提示 │ │ └───────────┬──────────────┘ │ │ │ │ │ v │ │ OUTPUT: 修正済みテキスト + AIスコア + 変更diff │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## Detailed Transformation Examples (Before/After) ### Business Mode (ビジネス文書) **Before (AI-generated):** > この度は、弊社の製品をご検討いただき、誠にありがとうございます。本製品は、包括的なソリューションを提供するために設計されており、多角的なアプローチで課題解決を実現します。さらに、本製品は高い拡張性を有しており、将来的なニーズにも柔軟に対応することが可能です。加えて、サポート体制も充実しております。 **After (Humanized):** > この度は弊社製品をご検討いただきありがとうございます。本製品は、お客様の課題に合わせた解決策をご提案できるよう設計しました。必要に応じて機能を追加できる拡張性も備えています。サポート体制についてもお気軽にお問い合わせください。 **Changes applied:** - 「包括的なソリューション」 → 具体的表現に - 「多角的なアプローチ」 → 削除（冗長） - 「さらに」「加えて」の連打 → 接続詞を削減 - 「〜することが可能です」 → 「〜できます」に簡潔化 - 全体の文長を短縮、一文一意に整理 ### Casual Mode (ブログ/カジュアル) **Before (AI-generated):** > 今回は、おすすめの副業について詳しく解説します。副業は、収入を増やすための重要な手段と言えるでしょう。特に、IT分野のスキルを活用することで、効率的に副収入を得ることが可能です。また、副業を始めることで、新しいスキルを習得することもできます。さらに、副業を通じて人脈を広げることも期待できます。 **After (Humanized):** > 今回はおすすめの副業を紹介していきます。「本業だけじゃちょっと不安...」って感じている人、実は多いんですよね。中でもIT系のスキルがあると副収入を得やすいです。しかも、副業をやってみると新しいスキルが身についたり、思わぬ人脈ができたり。始めてみると意外と世界が広がります。 **Changes applied:** - 「詳しく解説します」 → 「紹介していきます」 - 「重要な手段と言えるでしょう」 → 体験に寄せた共感表現 - 「〜することが可能です」 → 「〜しやすいです」 - 「また」「さらに」 → 自然な接続に - 体言止め、口語体、読者への語りかけを追加 ### SNS Mode (Twitter/Instagram) **Before (AI-generated):** > 本日訪問した新宿のカフェについてレビューします。このカフェは、洗練されたインテリアが特徴的であり、コーヒーの品質も非常に高いと感じました。また、スタッフの対応も丁寧で、居心地の良い空間でした。総合的に判断すると、非常におすすめのカフェと言えるでしょう。 **After (Humanized):** > 新宿で見つけたカフェがめちゃくちゃ良かった。インテリアがおしゃれすぎて写真撮りまくり。コーヒーも本格派で、店員さんの雰囲気も最高。ここリピ確定です。 > > #新宿カフェ #カフェ巡り #コーヒー好き **Changes applied:** - 長文 → 短文に分割 - 「洗練されたインテリア」 → 「おしゃれすぎて」 - 「非常に高いと感じました」 → 「本格派」 - 「総合的に判断すると」 → 削除 - ハッシュタグ追加、口語調に全面変更 ### Academic Mode (学術/レポート) **Before (AI-generated):** > 日本の少子化問題は非常に深刻な課題と言えるでしょう。包括的な対策が求められており、多角的なアプローチが必要です。出生率の低下は、経済や社会保障に大きな影響を与えることが想定されます。したがって、早急な対応が重要です。 **After (Humanized):** > 日本の少子化は深刻な局面にある。2025年の合計特殊出生率は1.20を記録し、過去最低を更新した（厚生労働省, 2025）。出生率の低下は労働人口の縮小を通じて経済成長を抑制し、年金・医療を中心とした社会保障制度の持続性に直接的な影響を及ぼす。抜本的な政策対応が求められる段階にある。 **Changes applied:** - 「と言えるでしょう」 → 断定表現に - 「包括的」「多角的」 → 削除 - 具体的データと出典を追加（学術らしさ） - 「非常に」「大きな」等の曖昧な強調 → 具体的記述に --- ## Scoring Output Format When `jpfix score` or `jpfix analyze` is executed, the agent outputs the following diagnostic format: ``` ╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ JP Humanizer AI検出レポート ║ ╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣ ║ ║ ║ 総合AIスコア: 72% (高 — 修正推奨) ║ ║ ║ ║ ████████████████████████████████████░░░░░░░░░░ 72/100 ║ ║ ║ ╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣ ║ 指標別スコア: ║ ║ ║ ║ 文長バリエーション ████████░░░░░░░░░░░░ 40/100 (均一) ║ ║ 文末多様性 ██████░░░░░░░░░░░░░░ 30/100 (単調) ║ ║ 接続詞密度 ████████████████░░░░ 80/100 (過剰) ║ ║ 主語省略率 ████░░░░░░░░░░░░░░░░ 20/100 (少ない) ║ ║ 漢字率 ██████████████░░░░░░ 65/100 (やや高) ║ ║ AI語彙マッチ ████████████████████ 95/100 (多数検出) ║ ║ ║ ╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣ ║ 検出されたAI語彙パターン (12個): ║ ║ Line 1: 「包括的な」→ 削除推奨 ║ ║ Line 1: 「多角的に」→ 「いろんな角度から」 ║ ║ Line 2: 「〜と言えるでしょう」→ 「〜ですよね」 ║ ║ Line 3: 「さらに」→ 接続詞削減 ║ ║ Line 3: 「〜することが可能です」→ 「〜できます」 ║ ║ Line 4: 「加えて」→ 接続詞削減 ║ ║ ... ║ ║ ║ ╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣ ║ 文末パターン分布: ║ ║ 「〜です。」 45% ████████████████████ ║ ║ 「〜ます。」 35% ███████████████ ║ ║ 「〜でしょう」15% ██████ ║ ║ 「その他」 5% ██ ║ ║ → 推奨: 体言止め、疑問形、感嘆を追加 ║ ║ ║ ╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣ ║ 修正後の予測スコア: 28% (低 — 自然) ║ ║ ║ ║ 修正コマンド: jpfix --mode casual ║ ╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝ ``` --- ## JP Humanizer vs Humanize AI Pro — Positioning Comparison JP Humanizer is a **Japanese language specialist**. While Humanize AI Pro (the multilingual sibling skill) handles 12+ languages at a general level, JP Humanizer provides 10x deeper coverage for Japanese text. | Feature | JP Humanizer | Humanize AI Pro | |----------------------------------|---------------------------|--------------------------| | Japanese pattern database | 500+ JP-specific patterns | ~50 generic JP patterns | | 文末バリエーション分析 | 7+ ending types tracked | Basic です/ます check | | 漢字/ひらがなバランス調整 | Per-character analysis | Not available | | 敬語レベル調整 (1-5段階) | Full support | Not available | | 主語省略率の最適化 | Japanese-native logic | Not available | | カタカナ語フィルタ | 定着度判定あり | Basic replacement | | Business/Casual/SNS/Academic | 4 JP-tuned modes | 3 generic modes | | 形態素解析 | MeCab/Sudachi based | Whitespace tokenizer | | AI検出精度 (日本語) | High (JP-trained model) | Moderate | | 対応言語 | Japanese only | 12+ languages | | Best for | JP blog, business, SNS | Multilingual content | **When to use which:** - Japanese-only content (ブログ、ビジネス文書、SNS) → **JP Humanizer** - Multilingual content or English text → **Humanize AI Pro** - Japanese text with some English mixed in → **JP Humanizer** (handles mixed content) --- ## Extended Pattern Examples ### Category: ビジネスメール特有のAI臭さ | AI Pattern | Natural Alternative | Context | |-------------------------------------|--------------------------------------|------------------| | ご確認のほどよろしくお願いいたします | ご確認お願いいたします | 過剰丁寧の短縮 | | 〜させていただきます | 〜いたします / 〜します | 二重敬語回避 | | 〜に関しましては | 〜については | 簡潔化 | | ご査収のほど | ご確認ください | 古風表現の更新 | | お忙しいところ大変恐縮ではございますが | お忙しいところ恐れ入りますが | 過剰な前置き短縮 | ### Category: ブログ記事のAI臭さ | AI Pattern | Natural Alternative | Context | |-------------------------------------|--------------------------------------|------------------| | 〜について解説していきます | 〜を紹介します / 〜の話をします | 導入の定型回避 | | いかがでしたでしょうか | 参考になれば嬉しいです | 締めの定型回避 | | 〜ではないでしょうか | 〜ですよね / 〜じゃないですか | 柔らかく | | 以上のことから | こうして見ると / まとめると | 接続の自然化 | | それでは早速見ていきましょう | では本題へ / さっそく | テンポ改善 | --- ## Error Handling | Error Code | Meaning | Agent Action | |------------|---------|--------------| | E001 | Input text too short (minimum 20 characters required) | Prompt user to provide longer text; single sentences may not benefit from humanization | | E002 | Language detection failed (non-Japanese or mixed content above threshold) | Verify input is Japanese text; for mixed JP/EN content, use `--allow-mixed` flag | | E003 | Pattern database unavailable (`ai_vocabulary.json` missing or corrupt) | Re-initialize patterns with `jpfix --init`; re-download from skill package if needed | | E004 | Confidence score below threshold (AI score delta < 5 points) | Text is already natural (AI score low); skip modification and report current score | | E005 | Unsupported text format (binary, encoded, or non-UTF-8 input) | Convert input to UTF-8 plain text (.md, .txt); PDF/DOCX must be extracted first | | E006 | Rate limit exceeded (batch processing > 100 files/session) | Split batch into smaller chunks; use `jpfix batch --chunk 50` for large directories | | E007 | Output validation failed (humanized text diverges semantically from input) | Rollback to original; retry with `--conservative` mode for minimal changes only | | E008 | Context analysis timeout (MeCab/Sudachi processing exceeded 30s) | Reduce input length to < 10,000 characters per call; split long documents into sections | **Error recovery strategy:** For E001-E005, the agent provides clear guidance and does not produce partial output. For E006-E008, the agent retries once with adjusted parameters before reporting failure. All errors are logged to `~/.jp-humanizer/sessions/` with full diagnostic context. --- ## Data Storage & Persistence ``` ~/.jp-humanizer/ config.yaml # Default mode, kanji target %, custom patterns patterns/ ai_vocabulary.json # 500+ AI vocabulary patterns sentence_endings.json # Ending pattern database katakana_filter.json # Katakana adoption level database kanji_open_list.json # Kanji-to-hiragana conversion list sessions/ 2026-03-01_001.json # Each analysis session custom/ user_patterns.json # User-defined additional patterns user_exceptions.json # Words to never modify ``` **Session JSON structure:** ```json { "session_id": "2026-03-01_001", "mode": "casual", "input_score": 72, "output_score": 28, "patterns_detected": 12, "patterns_applied": 10, "char_count": { "before": 245, "after": 198 }, "kanji_ratio": { "before": 38.2, "after": 31.5 } } ``` --- ## FAQ **Q: 500+ パターンはどこから来ていますか？** A: 日本語AIテキスト（ChatGPT、Gemini、Claude等の出力）を大量に分析し、人間のライターが書いたテキストとの差異を統計的に抽出しています。パターンDBは定期的に更新され、新しいAIモデルの出力傾向にも対応します。 **Q: 変換すると文字数が変わりますか？** A: はい、一般的にAIテキストは冗長なため、humanize後は10-20%短くなることが多いです。ただし文意は保持されます。文字数を維持したい場合は `jpfix --preserve-length` オプションを使用してください。 **Q: 自分のパターンを追加できますか？** A: はい。`~/.jp-humanizer/custom/user_patterns.json` にカスタムパターンを追加できます。形式は `{"ai_pattern": "置換前", "natural": "置換後", "context": "説明"}` です。 **Q: 既に自然な文章を通すとどうなりますか？** A: AIスコアが低い(30%以下)テキストは「自然」と判定され、最小限の修正のみ(または修正なし)を提案します。過剰な修正は行いません。 **Q: 敬語レベル1-5はどう違いますか？** A: レベル1が最もカジュアル(タメ口)、レベル5が最も丁寧(最上級敬語)です。具体的には: - Level 1: 「〜だよ」「〜じゃん」 - Level 2: 「〜です」「〜ますね」 - Level 3: 「〜でございます」「〜いたします」(標準ビジネス) - Level 4: 「〜させていただきます」「〜いただけますでしょうか」 - Level 5: 「〜賜りますようお願い申し上げます」(超フォーマル) **Q: SEO記事の humanize は可能ですか？** A: はい。JP SEO Writer で生成した記事を JP Humanizer に通すことで、SEO最適化と自然な文体の両立が可能です。キーワード密度は維持しつつ、AI臭さだけを除去します。`jpfix --preserve-keywords "キーワード1,キーワード2"` で特定語句を保護できます。 **Q: バッチ処理でディレクトリ内のファイルを一括変換できますか？** A: はい。`jpfix batch ./articles/` でディレクトリ内の全 `.md` / `.txt` ファイルを一括処理します。元ファイルは `.bak` 拡張子でバックアップされ、変換レポートが `batch_report.json` に出力されます。 **Q: バッチ処理で大量の文章を一度に変換できますか？** A: はい、`humanize batch ./input/` コマンドで複数ファイルを一括処理できます。ディレクトリ指定で最大100ファイルまで同時処理が可能です。 **Q: 学術論文にも対応していますか？** A: はい、学術スタイルモード (`--style academic`) を使用することで、論文特有の表現パターン（である調、引用形式、専門用語の適切な配置）に対応した人間化が可能です。 **Q: カスタム辞書を登録できますか？** A: はい、`~/.jp-humanizer/custom-dict.yaml` にカスタム辞書を定義できます。業界固有の用語や社内用語を登録することで、変換精度が向上します。